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DKV Mobility acelera la innovación con Confluent Cloud

Descubre por qué DKV Mobility eligió Confluent

Lee el caso práctico

Transformación de la experiencia del cliente

Cero horas de inactividad durante la migración

Aceleración de la productividad de los desarrolladores

«Confluent Cloud se ha convertido en la clave del éxito tecnológico que está permitiendo que DKV Mobility avance hacia un futuro sostenible en el sector de la movilidad».

Tobias Gockel

Platform Team Manager, DKV Mobility

Fundada en 1934, DKV Mobility es una empresa con una larga trayectoria a la hora de ofrecer servicios y procesos de movilidad esenciales para el día a día de sus clientes. Tanto para soluciones de energía, de peajes o de movilidad, como para facilitar la devolución del IVA, DKV Mobility transforma continuamente su plataforma con el fin de satisfacer las necesidades actuales de los clientes y prepararse para sus próximos retos.

En la actualidad, DKV Mobility proporciona soluciones inteligentes a unos 301 000 clientes en 50 países, ayudándoles a desplazarse de manera eficaz y rentable. Como la plataforma B2B para pagos y soluciones en carretera líder en Europa, DKV Mobility es conocida por poner siempre a sus clientes en primer lugar. En este sentido, el departamento de Customer Product Services (CPS) de la empresa empezó a aprovechar los datos en tiempo real para mejorar los productos digitales con los que interactúan sus clientes.

En un primer momento, DKV Mobility creó transmisiones de datos en tiempo real con Apache Kafka®, que le permitieron ofrecer algunas de las experiencias digitales que necesitaban sus clientes. Sin embargo, poco a poco y pese a la gran ventaja que parecía ofrecer inicialmente, Kafka se fue convirtiendo en un punto de fricción que ralentizaba el progreso del departamento de CPS. Para poder seguir el ritmo de evolución de la movilidad inteligente y sostenible, así como para ejecutar la estrategia de crecimiento a largo plazo de la empresa, DKV Mobility confió en Confluent para conseguir una forma más moderna e innovadora de avanzar.

El reto: la transformación se estanca con Kafka

Para seguir siendo competitiva en un sector en continua evolución como el de la movilidad, DK V Mobility necesitaba mejorar los cimientos tecnológicos de sus productos digitales dirigidos a los clientes. El departamento de CPS de la empresa se dio cuenta de que el procesamiento por lotes no podía proporcionar la información en tiempo real que sus clientes esperaban obtener de losservicios de movilidad en ruta.

La demanda de aplicaciones en tiempo real por parte de los clientessigue aumentando

Si bien su plataforma ofrece otros servicios, DKV Mobility es especialmente conocida por proporcionar una gran variedad de tarjetas de combustible a grandes empresas de logística. Las tarjetas de DKV Mobility permiten gestionar el repostaje, la carga de vehículos eléctricos, los peajes y otros servicios para vehículos en aproximadamente 468.000 puntos de carga para vehículos eléctricos, 63.000 gasolineras y 30.000 estaciones de servicio.1 Estas tarjetas ofrecen una forma cómoda y escalable de gestionar y monitorizar los costes de servicios en carretera para flotas de todos los tamaños.

En los últimos años, los clientes han expresado un deseo cada vez mayor de disponer de funcionalidades en tiempo real para este tipo de soluciones de movilidad. Por ejemplo, las empresas que gestionan grandes flotas de coches y camiones necesitan poder conocer de forma fiable y en cualquier lugar dónde pueden repostar a un precio lo más económico posible. Además de poder pagar con estas tarjetas al repostar, los empleados tienen acceso a un portal y a una aplicación móvil que les muestra los precios del combustible en las estaciones de servicio más cercanas.

Hasta ahora, los productos digitales de DKV Mobility dependían exclusivamente del procesamiento por lotes a través de pipelines ETL (por las siglas en inglés de extracción, transformación y carga) punto a punto, que les permitían obtener y procesar datos para, más adelante, facilitar esos resultados a los sistemas o a sus usuarios. Sin embargo, la poca inmediatez de ese proceso provocaba que los clientes recibiesen datos desactualizados a la hora de comparar los precios del combustible. Además, el portal de DKV Mobility tardaba hasta tres semanas en incorporar los datos de las transacciones-por medio de un sistema heredado de planificación de recursos empresariales (ERP, por sus siglas en inglés)- para después enviar una factura en papel por correo ordinario.

Al adoptar Kafka y crear pipelines de datos en tiempo real, DKV Mobility pudo transformar la experiencia del cliente. Así, en lugar de tener que esperar horas para consultar los precios actualizados del combustible o semanas para ver los datos de las transacciones, los clientes de DKV Mobility podían acceder a toda esa información en cuestión de minutos o, incluso, en tan solo unos segundos.

El estancamiento del progreso: los retos operativos de Apache Kafka

Aunque el procesamiento por lotes seguía siendo viable para otros casos de uso, muchos de los productos digitales de DKV Mobility dirigidos a sus clientes necesitaban adoptar el streaming de datos y el procesamiento de streams para poder ofrecer la información necesaria en tiempo real.

Como parte del departamento de CPS, el equipo de plataforma de DKV Mobility es el encargado de proporcionar una plataforma escalable y en la nube para que los equipos de producto puedan desarrollar servicios digitales de alta calidad para los clientes de DKV Mobility. Con unos streams de datos en tiempo real gestionados por el equipo de plataforma, los equipos de producto de DKV Mobility pudieron propagar las actualizaciones a través de múltiples canales prácticamente en tiempo real y ofrecer nuevas funciones, como los pagos contactless en puntos de servicio de DKV Mobility y la identificación de centros de carga para vehículos eléctricos.

Estos casos de uso de los datos en tiempo real pasaron a ser una pieza fundamental del éxito de DKV Mobility y de su apuesta por la satisfacción de sus clientes. Si bien es cierto que adoptar Kafka supuso una importante mejora para la empresa, la plataforma de streaming de datos de código abierto acabó provocando un obstáculo en la productividad del departamento de CPS.

Los retos de operar clusters autogestionados de Kafka absorbían buena parte del tiempo del que disponía el equipo de plataforma, por lo que otros de sus proyectos más importantes se quedaban sin recursos y se ralentizaba el time-to-value de sus nuevos productos y funciones.

La solución: retomando el camino de la transformación con Confluent Cloud

El despliegue y la gestión de Kafka en producción añadieron una gran complejidad y carga de trabajo al equipo de plataforma. El departamento de CPS había lanzado una nueva versión de su portal de clientes basada en microservicios y que se ejecutaba en Kubernetes. Para ejecutar Kafka en Kubernetes, el equipo de plataforma utilizaba instancias on-premise de OpenShift y Strimi, una combinación que resultaba difícil de gestionar. El resultado fue que el entorno en el que el equipo de plataforma debía gestionar Kafka no era lo suficientemente estable, por lo que se produjeron frecuentes y costosas interrupciones del servicio.

Al mismo tiempo, DKV Mobility puso en marcha un proyecto de migración a la nube -de la nube privada a Microsoft Azure- que se prolongaría durante un año, en el marco de la estrategia tecnológica a largo plazo de la empresa. Ese proceso continuo de migración aumentó y dificultó las tareas del equipo de plataforma. DKV Mobility necesitaba una forma de garantizar que sus aplicaciones en tiempo real funcionasen de forma ininterrumpida y, al mismo tiempo, facilitar el desarrollo de nuevas aplicaciones y funciones en tiempo real.

En 2019, y con el inminente lanzamiento de un nuevo producto en el horizonte, el equipo de plataforma de DKV Mobility recurrió a Confluent para aprovechar varias de sus ventajas como, por ejemplo:

¿Por qué elegir Confluent Cloud?

Para ayudar a los equipos de producto a ofrecer experiencias en tiempo real a los clientes, el equipo de plataforma necesitaba un socio de confianza que se encargase de gestionar el funcionamiento de la infraestructura de Kafka de DKV Mobility. Sin embargo, dado que Kafka ya se utilizaba en aplicaciones en producción esenciales para los clientes, la empresa también necesitaba una solución que permitiese la transición de sus equipos de software sin causar interrupciones en el servicio a los usuarios finales.

Durante la migración de DKV Mobility desde Apache Kafka hacia Confluent Cloud, los equipos de customer success de Confluent proporcionaron una asistencia crucial para garantizar que la transición se llevase a cabo sin contratiempos. Por otro lado, durante el despliegue de Confluent Cloud a entornos en producción, los asesores de Confluent realizaron múltiples revisiones de la arquitectura para ayudar al equipo de plataforma a superar los retos propios de su arquitectura de microservicios.

Mientras Confluent Cloud se encargaba de eliminar la carga operativa que recaía sobre el equipo de la plataforma en la unidad de negocio de CPS, Confluent Connectors —entre los que se encuentran los conectores JDBC Source y Sink, AzureDataLake2 Sink y HTTP Sink— y Confluent Replicator simplificaban el intercambio de datos entre los distintos departamentos de la empresa.

Los resultados: aceleración del desarrollo y reducción de la carga de trabajo

Al colaborar con Confluent durante todo el proceso de migración, el equipo de plataforma pudo confiar en que el departamento de CPS seguiría avanzando hacia sus objetivos tecnológicos y estratégicos:podría seguir manteniendo los costes de la nube a un nivel asequible, resolver los retos arquitectónicos a largo plazo y dedicar más tiempo a habilitar a los desarrolladores.

Eliminando los bloqueos y obstáculos operativos

Antes de adoptar Confluent Cloud, los miembros del equipo de plataforma dedicaban cerca del 10% de su tiempo a gestionar los clusters de Kafka para tres equipos de producto. Desde entonces, la cantidad de equipos que dependen de streams de datos en producción ha crecido hasta ocho, una cifra que podría haber duplicado el tiempo que el equipo de plataforma dedicaba a gestionar Kafka.

Gracias a Confluent Cloud, el equipo de plataforma puede proporcionar los clusters que necesitan los ocho equipos de producto en tan solo unos minutos.

Tras su migración a Confluent Cloud, DKV Mobility dedicó seis meses a migrar su despliegue desde una nube privada a Microsoft Azure. Durante ese período, los clusters en producción de Confluent no sufrieron ni una sola hora de inactividad, lo que les permitió ofrecer una experiencia digital ininterrumpida a los clientes de DKV Mobility y reducir la carga de trabajo que ocupaba el tiempo y la atención del equipo de plataforma.

Además, las funciones de Schema Registry que incorpora la plataforma en la nube permiten que el equipo de plataforma de DKV Mobility pueda gestionar fácilmente el esquema entre clusters y equipos, algo particularmente útil a la hora de ayudar a los equipos de software de CPS a gestionar la migración de datos.

El control de acceso basado en funciones (RBAC, por sus siglas en inglés) y las listas de control de acceso (o ACL, del inglés «AccessControl Lists») de Confluent Cloud agilizan la administración y la seguridad tanto a nivel de servicio como de aplicación. Con el tiempo, la integración y el despliegue continuos (Cl/CD) se han vuelto una parte cada vez más importante de la estrategia de producto de DKV Mobility. Junto con el RBAC y las ACL, Schema Registry permite que el equipo de plataforma pueda aplicar su enfoque CI/CD de forma eficaz para adaptar la infraestructura de streaming de datos según sus necesidades.

Acelerar el desarrollo de productos y habilitar el autoservicio

Al migrar de Kafka a Confluent Cloud, el departamento de CPS de DKV Mobility ya había estado trabajando en el uso de microservicios, como parte de su enfoque de CI/CD, para desacoplar los equipos de producto descentralizados. Junto con otros cambios en la infraestructura tecnológica de la empresa, Confluent Cloud ayudó a aumentar la frecuencia de despliegue.

Los equipos de producto de CPS pasaron de desplegar cambios en sus productos una vez al mes a hacerlo varias veces a la semana o, a veces, en un mismo día.

El equipo de plataforma también se esfuerza por mejorar las opciones de autoservicio entre los equipos de software. Adoptar Confluent Cloud también facilitó esta tarea, ya que permite que los desarrolladores soliciten la creación o eliminación de un topic, cluster o de cualquier otro recurso. Este proceso, que hasta ahora se procesaba manualmente y se llevaba a cabo en un día, ahora puede completarse en cuestión de minutos mediante un proceso de autoservicio completamente automatizado.

Desde que DKV Mobility empezó a usar Confluent Cloud hace tres años, el equipo de plataforma ha podido crear servicios y soluciones adicionales, como las funciones de autoservicio para el streaming de datos, que permiten mejorar la productividad de los desarrolladores.

Pagos en tiempo real para que DKV Mobility «lidere en verde»

Con Kafka Streams, los desarrolladores de DKV Mobility pueden aprovechar el procesamiento de streams sin tener que preocuparse por los fallos de procesamiento. Esto permite que los desarrolladores de DKV Mobility eviten la carga del diseño tradicional de sistemas event-driven, al tiempo que pueden procesar flujos de datos en tiempo real.

Como resultado, los clientes de DKV Mobility disfrutan de productos digitales más fiables y con una mayor capacidad de respuesta, que les ayudan a gestionar sus flotas de vehículos de forma más eficiente y sostenible.

Algunos ejemplos incluyen:

  • Los responsables de flotas que utilizan la plataforma de DKV Mobility disponen de información en tiempo real sobre todas las transacciones realizadas en los cerca de 468.000 puntos de recarga para vehículos eléctricos.

  • Cada año se integran en la plataforma de DKV Mobility miles de millones de transacciones procedentes de plataformas de terceros. Ahora, gracias a que Confluent Cloud gestiona estos streams de datos integrados, los clientes de DKV Mobility reciben autorizaciones de pago y pueden consultar las últimas transacciones de sus cuentas en cuestión de minutos.

El futuro: una integración entre funciones que permite reutilizar los datos

Mobility sigue explorando nuevas oportunidades para sacar el máximo partido a los datos en tiempo real y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia de cliente. El departamento de CPS tiene previsto utilizar Confluent Cloud para seguir innovando a medida que la empresa amplía su cartera de puntos de carga eléctrica y de estaciones de servicio para combustibles alternativos, por ejemplo, incorporando información en tiempo real sobre transacciones de pago o sobre la telemetría de la plataforma.

Todos los departamentos y equipos de DKV Mobility muestran cada vez más interés por cómo Confluent Cloud les permite integrar datos entre los distintos puntos de la empresa. Tanto el equipo de plataforma como los de producto están aprovechando las suscripciones a la formación que ofrece Confluent para ampliar sus conocimientos técnicos sobre el streaming de datos, lo que está permitiendo que la empresa consolide a Confluent Cloud como su tecnología principal para crear pipelines de datos en streaming.

Por otro lado, el creciente uso de Confluent Connectors sigue reduciendo el tiempo y el coste necesarios para integrar los datos a lo largo y ancho de toda la empresa. Como resultado, DKV Mobility ya está estudiando cómo utilizar ksqlDB para reducir las tareas de desarrollo, estandarizar el procesamiento de datos y hacer que los datos sean más accesibles y reutilizables para todas las funciones del negocio.

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